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基于MDA和进化计算的无线传感器网络软件过程研究

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3研究内容和主要工作

1.4论文结构

第二章 相关工作

2.1基于TinyOS的无线传感器网络软件开发过程

2.2 基于TinyOS的无线传感器网络软件开发语言

2.3基于MDA的软件开发框架

2.4模型转换方法

2.5进化算法优化模型转换过程

2.6本章小节

第三章 基于MDA的无线传感器网络软件模型构建与转换

3.1引言

3.2 MDA软件开发框架应用于无线传感器网络

3.3领域模型构建

3.4模型转换

3.5本章小节

第四章 基于进化计算的无线传感器网络MDA模型优化

4.1引言

4.2目标约束与模型图表示

4.3 PSM优化算法流程

4.4实例分析

4.5本章小结

第五章 验证分析

5.1引言

5.2应用概述

5.3领域模型构建

5.4模型转换和优化

5.5 nesC代码产生

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1工作总结

6.2进一步研究展望

参考文献

附录1 程序清单

附录2攻读硕士期间撰写的学位论文

附录3攻读硕士期间申请的专利

附录4攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢

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摘要

模型驱动架构(MDA)是一种基于模型的软件开发框架和软件设计方法,它把系统的需求和特定的实现技术相分离,实现不同系统之间的可互操作性,在技术变更过程中保留模型的价值,提高系统开发过程效率。将MDA应用于基于TinyOS的无线传感器网络能够提高无线传感器网络软件开发的灵活性、可伸缩性、可维护性和可重用性。
  本文给出基于MDA的无线传感器网络TinyOS软件开发框架,该框架在不同抽象层次上对无线传感器网络TinyOS软件开发过程建模,通过模型转换机制逐步细化形成具体业务模型,首先对网络抽象出通用的领域模型,其次根据映射规则将领域模型转变为平台无关模型,将平台无关模型转变为平台相关模型,最后将平台相关模型再转变为nesC模型。为解决模型转换过程中的优化制约因素和模型冗余问题,本文结合MDA和生物进化算法,将平台无关模型优化过程看作生物进化过程,利用分层排序、选择、迭代杂交筛选等进化操作对模型优化,根据优化函数选择出优良个体模型,剔除冗余个体模型。
  验证分析表明,本文所提出的软件过程方法能够降低基于TinyOS的无线传感器网络应用软件开发的成本,解决模型转换过程的性能优化和模型约束问题,提高基于TinyOS的无线传感网络软件开发效率。

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